De prestaties van Deepseek-R1 op AWS en Microsoft Azure kunnen worden geëvalueerd op basis van verschillende belangrijke factoren, waaronder snelheid, latentie, kostenefficiëntie en integratiemogelijkheden.
snelheid en latentie
-AWS: Deepseek-R1 is beschikbaar op AWS via Amazon-gesteente, waardoor ondernemingen het model kunnen verfijnen en implementeren. Hoewel specifieke snelheidsstatistieken voor AWS niet gedetailleerd zijn, worden de algemene prestaties van het model gekenmerkt door een lagere outputsnelheid in vergelijking met gemiddelde modellen, met ongeveer 25,5 tokens per seconde [1]. Latentie is hoger dan gemiddeld en duurt ongeveer 9,71 seconden om het eerste token te ontvangen [1]. De infrastructuur van AWS kan echter de prestaties optimaliseren, afhankelijk van de gebruikte hardware.
-Azure: op Azure AI Foundry is Deepseek-R1 geïntegreerd met ingebouwde modelevaluatietools, waardoor ontwikkelaars snel output en benchmarkprestaties kunnen vergelijken [10]. Hoewel specifieke latentiecijfers voor Azure niet worden verstrekt, hebben gebruikers significante latentieproblemen gerapporteerd met het Deepseek -model van Azure, met sommige vragen die meer dan een minuut duren om een respons te genereren [6]. Dit suggereert dat de prestaties van Azure kunnen worden beïnvloed door vergelijkbare latentie -uitdagingen als AWS.
Kostenefficiëntie
-AWS: gebruikers op AWS betalen voor het berekenen van bronnen in plaats van per token prijzen voor Deepseek-R1, afgestemd op open-source AI-prijsmodellen [2]. Deze aanpak kan kosteneffectief zijn voor grootschalige implementaties, maar kan variëren op basis van het gebruik van infrastructuur.
- Azure: Evenzo betalen Azure -gebruikers voor onderliggende rekenkracht, wat kan leiden tot variabele prijzen, afhankelijk van hoe efficiënt het model wordt uitgevoerd [3]. De integratie van Azure met Deepseek-R1 biedt echter een kostenefficiënt alternatief voor eigen modellen zoals Openai's GPT-4O [3].
Integratie- en ontwikkelingsmogelijkheden
-AWS: AWS biedt een universele AI Marketplace-aanpak, waardoor verschillende modellen zoals Deepseek-R1 kunnen worden geïntegreerd en verfijnd op zijn platform [3]. Deze flexibiliteit is gunstig voor ondernemingen die willen experimenteren met verschillende AI -modellen.
- Azure: Azure AI Foundry biedt een vertrouwd en schaalbaar platform voor het integreren van Deepseek-R1, met tools voor snelle experimenten en iteratie [10]. De uitgebreide veiligheidsevaluaties en beveiligingsbeoordelingen van Microsoft zorgen ervoor dat het model voldoet aan de bedrijfsnormen [7].
Samenvattend bieden zowel AWS als Azure Deepseek-R1 met vergelijkbare voordelen voor kostenefficiëntie, maar prestatiestatistieken zoals snelheid en latentie kunnen variëren op basis van specifieke infrastructuur en gebruikspatronen. De integratie van Azure met veiligheidsevaluaties en schaalbaarheidstools kan een voorsprong bieden op enterprise -implementaties, terwijl het diverse modelaanbod van AWS tegemoet komt aan een breder scala aan AI -behoeften.
Citaten:
[1] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[2] https://campustechnology.com/articles/2025/02/04/aws-microsoft-google-others-make-Deepseek-r1-Ai-Model-Aldo-their-platforms.aspx
[3] https://www.ctol.digital/news/microsoft-aw-aWS-Adopt-Deepseek-R1-efficiency-vs-Openai-claude Investments/
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-AMazon-Sagemaker-ai/
[5] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[6] https://learn.microsoft.com/en-us/answers/questions/2155368/performance-issue-with-azure-deepseek-model-high-r
[7] https://techstrong.ai/ai-at-edge/deepseek-r1-models-available-through-aws-azure/
[8] https://docs.snowflake.com/en/user-guide/snowflake-cortex/llm-functions
[9] https://iot-analytics.com/winners-slosers-generative-ai-value-chain/
[10] https://azure.microsoft.com/en-us/blog/deepseek-r1-is-now-available-on-azure-ai-foundry-andub/
